专科人工智能技术服务专业简介
招生代码：0026 专业名称：人工智能技术服务
招生对象与学制
（一）招生对象：普通高中应往届毕业生，中职技校毕业生
（二）学制：全日制3年
一、人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能领域关键技术包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实/增强现实等。其框架如下图所示。
图1 人工智能框架系统图
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。麦肯锡预计，到2025 年全球人工智能应用市场规模总值将达到1270 亿美元，人工智能将是众多智能产业发展的突破点。通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
图2 人工智能产业生态图
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也具备较强的赋能作用，能够引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体跃升。人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来，越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能系统完成，在减少人力投入，提高工作效率的同时，还能够比人类做得更快、更准确；人工智能还可以在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域得到广泛应用，能够极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质；同时，人工智能可帮助人类准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动作出决策反应，显著提高社会治理能力和水平，同时保障公共安全。
二、人工智能人才需求
人工智能的兴起广泛带动了不同行业的变革。以计算机视觉及大规模神经网络为代表的技术突破，为人工智能的实际应用创造了成熟条件。目前，人工智能的快速发展与专业人才尤其是应用型人才匮乏的矛盾显得尤为突出。因此，培养熟悉硬件、掌握AI 相应模块使用方法的应用型人才是目前各个企业和机构的当务之急，对人工智能应用型人才的培养显得尤为重要。
图3 人工智能市场规模情况
图4 人工智能人才层次及岗位
图5 人工智能岗位矩阵
三、人工智能技术服务专业培养目标
人工智能技术服务专业主要培养掌握本专业知识和技术技能，具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。
四、人工智能技术服务专业职业面向
五、课程体系
六、学习实训
人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S； 2.然后对子句集S（一次或者多次）
人工智能概念简介 Revised as of 23 November 2020
1，哈什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问 题。擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4. 群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解 6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗为什么 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些
人工智能各学派简介目前人工智能的主要学派有下面三家： (1) 符号主义(symbolicism) ，又称为逻辑主义(logicism) 、心理学派(psychologism) 或计算机学派(computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 (2) 连接主义(connectionism) ，又称为仿生学派(bionicsism) 或生理 学派(physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3) 行为主义(actionism) ，又称为进化主义(evolutionism) 或控制论 学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 1、符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19 世纪末起得以迅速发展,到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为。 计算机出现后, 又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT 逻辑理论家,证明了38 条数学定理,表明了可以应用计算机研究人的思维,模拟人类智能活动。 正是这些符号主义者,早在1956 年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法-＞专家系统-＞知识工程理论与技术, 并在20世纪80年代取得 很大发展。 符号主义曾长期一枝独秀, 为人工智能的发展做出重要贡献, 尤其是专家系统的成功开发与应用, 为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。 在人工智能的其他学派出现之后, 符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。 2、连接主义认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。 它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途
人工智能各学派简介 目前人工智能的主要学派有下面三家： (1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism) 或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 (2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派 (physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派 (cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 1、符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。 计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维，模拟人类智能活动。 正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。 符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。 在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。 2、连接主义 认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
一、人工智能概述 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。 二．人工智能的发展 人工智能的发展历史可归结为孕育、形成和发展三个阶段。 1.人工智能孕育期 这个阶段主要是指1956年以前。. 计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机. 1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. 1955年 末,Newell和Simon做了一个名为逻辑专家(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序. 1956年,被认为是人工智能之父的 John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到Vermont参加Dartmouth人工智能夏季研究会.从那时起,这个领域被命名为人工智能. 2.人工智能的形成时期 这个阶段是指1956—1969年。 1957年一个新程序,通用解题机(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP语言. LISP 到今天还在用.LISP的意思是表处理(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 3.人工智能发展 这个阶段主要是70年代以后
关于人工智能的一些介绍与看法 内容提要：人工智能是计算机科学的一个领域，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 关键词：人工智能领域应用技术 一、人工智能概述 “人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学术会议上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之越来越深入人心。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 通常，计算机的数学基础包括统计学，信息论和控制论，当然还包括一些非数学学科。长期的工作中，计算机往往只是始终如一的运用这些知识来进行工作，基本上只是依靠以前的“经验”。所谓人工智能，就是指能让计算机像人脑一样去工作，不仅仅是能够连续式学习，更要在工作的过程中，学会跳跃式学习，也就是能过像人类一样，获得顿悟或是灵感。一直以来，计算机通常只能靠经验来工作，很难会“顿悟”，也就是很难获得较大的技能提高。人类的实践过程同时包括经验和创造。这正是智能化工作者梦寐的东西。 近几十年来，人工智能日益发展，技术日趋成熟，研究成果也日趋丰富。例如2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。 二、人工智能的科学范畴 现在，人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术，所以，人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”，因此，人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科，还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 三、人工智能的研究内容 人工智能的研究内容可以归纳为：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说，人工智能涉及三个相对独立的域，即：（1）研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“自然语言处理”领域；（2）研制灵敏的机器，通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人，在活动时能识别不断改变的环境；（3）开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索．而工程研究则主要是